工业大数据通过哪些方式实现价值？详解实施工业大数据的难点！
在数字化转型的浪潮中，工业大数据正成为推动制造业革新的核心动力。它不仅重塑了生产流程，还为企业带来了前所未有的洞察力和竞争优势。本文将深入探讨工业大数据的类别、价值实现方式，以及在实施过程中存在的挑战和解决方案。
一、工业大数据有什么类别
1、按照数据产生频度角度分类
工业大数据的产生频度可归纳为三种类型：
- 静态数据
静态数据包括企业信息、资料数据、经验公式和专家知识等，它们相对稳定，变化不大。
- 动态数据
动态数据由设计模型、库存管理、用户反馈等组成，通常由个人或团队维护，其更新频率一般低于计算机处理的速度。
- 实时数据
实时数据由产品、设备、传感器等产生的模拟或数字信息构成，具有较高的产生频度。
2、按照企业经营角度分类
从企业经营的角度来看，工业大数据同样可以分为三个类别：
- 经营性数据
经营性数据数据体现了企业的管理资源和经营成果，涵盖了企业内部的人力、财力、物力以及与企业经营紧密相关的供应商、客户和合作伙伴等基础信息。
- 生产性数据
生产性数据反映了企业的生产能力，覆盖了产品从研发设计到售后服务的整个生命周期，包括了工艺流程、产品生产等各个环节的基础数据。
- 环境类数据
环境类数据数据体现了生产保障能力、质量控制和合规性，涉及设备运行环境、温湿度、噪音、空气质量、废水废气排放和能源消耗等。环境数据的实时监控对于确保产品质量至关重要，它们可以反映生产过程是否符合国家或行业的标准，是否处于正常运行状态。
目前，经营性数据在企业中的应用较为广泛，其利用率超过了生产性和环境类数据。但随着工业互联网的深入应用，人们开始更加重视协同设计、协同制造和供应链管理带来的效益。这些领域的发展预示着，涉及产品全生命周期及质量与能效控制的数据应用将日益普及。
二、 工业大数据价值实现方式
1、累计数据量
工业大数据价值的实现，始于数据量的积累。随着制造业的转型升级，中国将迎来工业2.0、工业3.0和工业4.0的并行发展。这一过程中，庞大的生产规模、国产机器的自主研发推广以及智能化生产的应用，将产生海量的产品数据、运营数据和价值链数据。
这些数据的记录、传输、加工和存储，不仅规模庞大，增长速度惊人，而且为工业大数据的深度挖掘和价值发现提供了丰富的素材和目标。
2、通过深入的数据分析创造商业价值
工业大数据的真正价值，不仅在于其规模的庞大，更在于通过深入分析创造实质性的商业价值。虽然大数据能为企业提供对用户需求的洞察、提升生产效率、革新生产营销模式等优势，但面对来源多样、类型复杂、表现不一的数据，数据的存储、清洗、挖掘和提取工作充满挑战。
要充分挖掘这些数据的潜力，必须综合运用计算机科学、统计模型、机器学习、专家系统等先进分析技术，快速解析数据、提取关键信息、建立数据间的联系，从而获得对企业决策有价值的洞察。经过精心分析和价值挖掘的数据，甚至可以转化为数据产品，实现其商业价值。
3、通过提高数据质量、优化数据管理来加强数据治理
进一步发挥工业大数据的潜力，除了需要积累大量数据和提升数据分析技术外，数据治理同样重要。数据质量的高低和数据管理的优劣直接影响大数据价值的实现。我国工业数据规模庞大，但在数据质量和管理上与发达国家相比仍有不小差距。
造成这一现象的原因包括：我国制造业虽大却不强，多数制造还集中在产业链低端的组装环节，存在低端产品产能过剩和高端产品生产能力不足的问题；生产工艺和流程与国际先进水平相比仍有较大差距。
此外，在工业4.0和工业互联网概念普及之前，我国制造业主要依靠低成本劳动力获得竞争优势，对先进机械设备的依赖相对较弱。制造企业内部的现代化管理水平不高，产业链协同效应较差，数据孤岛现象普遍，数据应用基础薄弱。产业链低端环节、生产流程的简单性、对人工的依赖以及生产流程和产业链的孤立性，都导致了数据质量差、管理不善、数据关联度低和管理意识薄弱，这些问题都限制了大数据价值的有效发挥。
三、 工业大数据实施存在的问题
1、数据质量不足
数据质量是企业在大数据时代获得竞争优势的关键。企业对自身数据资产的重视程度日益提升，但数据的价值在很大程度上取决于其质量。采用相同的数据采集和加工技术，不同质量的原始数据可能导致截然不同的结果，劣质数据不仅增加了处理难度，还可能造成误导。
目前，我国工业数据在一致性、完整性、准确性和及时性方面存在诸多挑战，例如物料管理中的编码不一致和生产过程中的时间标记混乱等问题。因此，确保数据质量是提高分析结果质量的前提，实施大数据项目时必须从源头抓起，强调数据质量控制，以确保大数据应用的有效性。
2、多数据源关联困难
工业数据的积累因其来源多样而呈现出高噪声、异构性和大规模的特点，为数据分析和应用带来了不小的挑战。建立有效的数据关联模型，从多源异构数据中挖掘数据间的联系，对于实现大数据的集成应用至关重要。
例如，中性BOM模型通过向前关联设计和制造，向后关联服务和保障，构建了一个星型BOM结构，这不仅简化了数据关联的复杂性，还解决了产品生命周期管理中BOM结构失配的问题。通过这样的方法，我们可以更好地整合和应用来自不同源头的数据，从而充分发挥大数据的潜力。
3、 大数据系统集成问题
大数据的系统集成是发挥数据潜力的另一关键所在。通过重新构建数据支撑平台，我们能够消除企业内部各部门之间以及生产各环节的数据壁垒，同时实现企业内部数据与外部互联网数据、半结构化数据与结构化数据的无缝连接。这样的集成不仅能够降低数据收集的成本，还能使数据的真正价值得以充分展现。
通过这种集成，企业能够构建起一个统一的数据视图，使得决策者能够基于全面的数据信息做出更加明智的决策。此外，集成的数据系统也为数据分析和业务流程优化提供了坚实的基础，有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先。因此，实现多源数据的有效集成，是降低成本、提升效率、发掘数据深层价值的重要一步。
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四、 总结
本文我们深入探讨了工业大数据的多样化类别、价值实现方式，以及在实施过程中所面临的挑战。通过分析，我们认识到工业大数据不仅是企业转型升级的催化剂，也是推动制造业数字化转型的关键资源。从静态的企业信息到动态的库存管理，再到实时的产品和设备数据，每一种数据类型都承载着独特的价值和潜力。
尽管我国在工业数据的规模上具有优势，但在数据质量和管理上仍有很大的提升空间。数据质量不足、多数据源关联困难、大数据系统集成问题等，都是我们在挖掘工业大数据价值时需要克服的难题。
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